rhodesign MCP

RhoDesign MCP

基于深度学习逆折叠的3D结构人工智能RNA序列设计

目录

• 概述
• 安装
• 本地使用（脚本）
• MCP服务器安装
• 使用Claude代码
• 与Gemini CLI一起使用
• 可用工具
• 例子
• 故障排除

概述

RhoDesign MCP使用基于变换器的反向折叠模型从3D结构中提供AI驱动的RNA序列设计。给定PDB结构文件（具有可选的二级结构约束），它会生成可能折叠成给定3D结构的RNA序列。

特性

• 双重设计模式：有或没有二级结构约束
• 高精度：基准数据集上60-90%的序列恢复率
• 批处理：高效处理多种结构
• GPU/CPU支持：具有CPU回退功能的自动设备检测
• 作业管理：大型数据集的背景处理
• 多个接口：直接脚本、MCP服务器或克劳德代码集成

目录结构

./
├── README.md               # This file
├── env/                    # Conda environment (Python 3.10 for MCP)
├── env_py39/              # Legacy environment (Python 3.9 for RhoDesign)
├── src/
│   └── server.py           # MCP server with 14 tools
├── scripts/
│   ├── rna_structure_to_sequence_with_ss.py    # RNA design with secondary structure
│   ├── rna_structure_to_sequence_no_ss.py      # RNA design (3D structure only)
│   ├── rna_batch_evaluation.py                 # Batch processing and benchmarking
│   └── lib/                                     # Shared utilities
├── examples/
│   └── data/               # Demo data (2zh6_B.pdb, 2zh6_B.npy, pred_seq.fasta)
├── configs/                # Configuration files
├── checkpoint/             # Model files (download required)
└── repo/                   # Original RhoDesign repository

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安装

先决条件

• Conda或Mamba（建议使用曼巴以加快安装速度）
• Python 3.9+和3.10+
• CUDA 11.3+（可选，用于GPU加速）
• 8GB+内存
• 约5GB存储空间，适用于各种环境

创建环境

请严格遵守中的信息 reports/step3_environment.md 了解完整的设置过程。下面的工作流程显示了基本步骤：

# Navigate to the MCP directory
cd /home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/rhodesign_mcp

# Create main MCP environment (Python 3.10 for MCP server)
mamba create -p ./env python=3.10 pip -y
# or: conda create -p ./env python=3.10 pip -y

# Create legacy environment (Python 3.9 for RhoDesign models)
mamba env create -f repo/RhoDesign/environment.yml -p ./env_py39 -y
# or: conda env create -f repo/RhoDesign/environment.yml -p ./env_py39 -y

# Install MCP dependencies
mamba activate ./env
pip install fastmcp loguru --force-reinstall --no-cache-dir

# Verify installations
mamba activate ./env_py39
python -c "import torch; print('PyTorch version:', torch.__version__)"

下载模型检查点（必需）

# Download from Google Drive (manual step required)
# URL: https://drive.google.com/drive/folders/1H3Itu6TTfaVErPH50Ly7rmQDxElH3JEz
# Place files in checkpoint/ directory:
# - ss_apexp_best.pth (~50MB) - for secondary structure mode
# - no_ss_apexp_best.pth (~50MB) - for 3D-only mode

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本地使用（脚本）

您可以在没有MCP的情况下直接使用脚本进行本地处理。

可用脚本

脚本示例

具有二级结构的RNA设计

# Activate environment
mamba activate ./env_py39

# Run script
python scripts/rna_structure_to_sequence_with_ss.py \
  --pdb examples/data/2zh6_B.pdb \
  --ss examples/data/2zh6_B.npy \
  --output results/with_ss.fasta \
  --device -1

参数：

• --pdb, -p：输入具有3D RNA结构的PDB文件（必填）
• --ss, -s：二级结构联系图（.npy文件）（必填）
• --output, -o：输出FASTA文件路径（默认：自动生成）
• --device, -d：GPU设备ID（CPU为-1，GPU为0+）（默认值：-1）
• --temperature, -t：采样温度（默认值：1.0）
• --config, -c：配置文件（可选）

RNA设计（仅3D结构）

python scripts/rna_structure_to_sequence_no_ss.py \
  --pdb examples/data/2zh6_B.pdb \
  --output results/no_ss.fasta \
  --device -1

参数：

• --pdb, -p：输入具有3D RNA结构的PDB文件（必填）
• --output, -o：输出FASTA文件路径（默认：自动生成）
• --device, -d：GPU设备ID（CPU为-1，GPU为0+）（默认值：-1）
• --temperature, -t：采样温度（默认值：1.0）
• --config, -c：配置文件（可选）

批量评估

python scripts/rna_batch_evaluation.py \
  --test_dir data/test \
  --ss_dir data/test_ss \
  --output results/batch.json \
  --max_files 10

参数：

• --test_dir：包含测试PDB文件的目录（必需）
• --ss_dir：包含二级结构文件的目录（必需）
• --output, -o：输出JSON文件路径（默认：自动生成）
• --max_files：要处理的最大文件数（可选）
• --device, -d：GPU设备ID（默认值：-1）

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MCP服务器安装

选项1：使用fastmcp（推荐）

# Install MCP server for Claude Code
mamba activate ./env
fastmcp install src/server.py --name RhoDesign

选项2:Claude代码的手动安装

# Add MCP server to Claude Code
claude mcp add RhoDesign -- $(pwd)/env/bin/python $(pwd)/src/server.py

# Verify installation
claude mcp list

选项3：在settings.json中配置

增添 ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "RhoDesign": {
      "command": "/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/rhodesign_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/rhodesign_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

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使用Claude代码

安装MCP服务器后，您可以直接在Claude Code中使用它。

快速开始

# Start Claude Code
claude

示例提示

工具发现

What tools are available from RhoDesign?

基本用法

Use predict_rna_sequence_with_ss with pdb_file @examples/data/2zh6_B.pdb and ss_file @examples/data/2zh6_B.npy

无二次结构设计

Run predict_rna_sequence_no_ss on @examples/data/2zh6_B.pdb and save to results/output.fasta

长期运行任务（提交API）

Submit RNA sequence prediction with secondary structure for @examples/data/2zh6_B.pdb
Then check the job status

批处理

Process these files in batch:
- @examples/data/2zh6_B.pdb
- @data/structure2.pdb
- @data/structure3.pdb

使用@引用

在克劳德代码中，使用 @ 引用文件和目录：

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与Gemini CLI一起使用

配置

增添 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "RhoDesign": {
      "command": "/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/rhodesign_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/rhodesign_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

示例提示

# Start Gemini CLI
gemini

# Example prompts (same as Claude Code)
> What tools are available?
> Use predict_rna_sequence_with_ss with file examples/data/2zh6_B.pdb

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可用工具

快速操作（同步API）

这些工具会立即返回结果（\10分钟）：

作业管理工具

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例子

示例1：单RNA结构设计

目标： 从具有二级结构约束的3D结构设计RNA序列

使用脚本：

mamba activate ./env_py39
python scripts/rna_structure_to_sequence_with_ss.py \
  --pdb examples/data/2zh6_B.pdb \
  --ss examples/data/2zh6_B.npy \
  --output results/example1.fasta

使用MCP（克劳德代码）：

Use predict_rna_sequence_with_ss to process @examples/data/2zh6_B.pdb with secondary structure @examples/data/2zh6_B.npy and save results to results/example1.fasta

预期产量：

• 带有预测RNA序列的FASTA文件
• 恢复率度量（与原始序列的相似性）
• 正在处理元数据

示例2：仅结构设计

目标： 仅从3D结构设计RNA序列（无二级结构）

使用脚本：

mamba activate ./env_py39
python scripts/rna_structure_to_sequence_no_ss.py \
  --pdb examples/data/2zh6_B.pdb \
  --output results/example2.fasta

使用MCP（克劳德代码）：

Run predict_rna_sequence_no_ss on @examples/data/2zh6_B.pdb and save to results/example2.fasta

预期产量：

• 带有预测序列的FASTA文件
• 恢复率和置信度指标

示例3：批处理

目标： 一次处理多个结构

使用脚本：

for f in data/*.pdb; do
  python scripts/rna_structure_to_sequence_no_ss.py --pdb "$f" --output results/batch/
done

使用MCP（克劳德代码）：

Submit batch RNA prediction for all PDB files in @data/ directory with prediction_type "no_ss"

预期产量：

• 用于跟踪的批处理作业ID
• 每个结构的单独FASTA文件
• 汇总统计

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演示数据

这 examples/data/ 目录包含用于测试的示例数据：

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配置文件

这 configs/ 目录包含配置模板：

配置示例

{
  "model": {
    "checkpoint": "checkpoint/ss_apexp_best.pth",
    "type": "with_secondary_structure"
  },
  "inference": {
    "device": -1,
    "temperature": 1.0,
    "random_seed": 1
  },
  "output": {
    "format": "fasta",
    "include_metadata": true
  }
}

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故障排除

环境问题

问题： 未找到环境

# Recreate environments
mamba create -p ./env python=3.10 -y
mamba env create -f repo/RhoDesign/environment.yml -p ./env_py39 -y
mamba activate ./env
pip install fastmcp loguru

问题： 导入错误

# Verify installation
mamba activate ./env_py39
python -c "import torch; print('PyTorch version:', torch.__version__)"
python -c "import biotite; print('Biotite available')"

问题： CUDA问题

# Check CUDA availability
python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available())"
# If False, models will use CPU (slower but functional)

MCP问题

问题： 在Claude代码中找不到服务器

# Check MCP registration
claude mcp list

# Re-add if needed
claude mcp remove RhoDesign
claude mcp add RhoDesign -- $(pwd)/env/bin/python $(pwd)/src/server.py

问题： 工具不工作

# Test server directly
mamba activate ./env
python src/server.py --help

模型问题

问题： 缺少模型检查点

# Download from Google Drive manually:
# https://drive.google.com/drive/folders/1H3Itu6TTfaVErPH50Ly7rmQDxElH3JEz
# Place in checkpoint/ directory:
ls checkpoint/
# Should show: ss_apexp_best.pth, no_ss_apexp_best.pth

问题： 内存不足错误

# Use CPU instead of GPU
python scripts/rna_structure_to_sequence_with_ss.py --device -1 --pdb examples/data/2zh6_B.pdb --ss examples/data/2zh6_B.npy

工作问题

问题： 作业挂起

# Check job directory
ls -la jobs/

# View job log
cat jobs//job.log

问题： 作业失败

Use get_job_log with job_id "" and tail 100 to see error details

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发展

运行测试

# Activate environment
mamba activate ./env_py39

# Test scripts directly
python scripts/rna_structure_to_sequence_with_ss.py --help
python scripts/rna_structure_to_sequence_no_ss.py --help
python scripts/rna_batch_evaluation.py --help

正在启动开发服务器

# Run MCP server in dev mode
mamba activate ./env
fastmcp dev src/server.py

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业绩说明

• 单一结构：约30秒-每个结构2分钟
• GPU加速：比CPU快5-10倍
• 内存需求：每份作业约2GB
• 批处理：支持高效的并行处理
• 序列恢复：基准数据集上通常为60-90%

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许可证

MIT许可证-基于原始RhoDesign存储库

学分

基于 RhoDesign：RNA结构到序列设计的深度学习

引用：

@article{rhodesign2024,
  title={RhoDesign: Deep Learning for RNA Structure-to-Sequence Design},
  authors={[Original Authors]},
  year={2024}
}